⌛️Год или 365 дней, час или 60 минут

Разбираемся с помощью исследования из Journal of Consumer Research, как и в каких ситуациях выгоднее обозначать сроки.

Эксперимент 1 🚗
267 участникам предложили представить, что у них сломалась машина. Одним сказали, что запчасти придут через 31 день, другим — 1 месяц. Затем у всех спросили, какой минимальный и максимальный срок ожидания они предполагают.

Результат: те, кому озвучили срок 31 день, предположили интервал в 20 дней.
Те, кому озвучили 1 месяц: 25 дней. То есть они были готовы ждать дольше.

Эксперимент 2 🏗
90 студентам показали объявление о строительном проекте с разными вариантами срока: 1 год, 12 месяцев, 52 недели.
Затем участники отмечали в календаре самые ранние и поздние возможные даты окончания проекта.

Результат: интервал между оптимистичным и пессимистичным прогнозами составил:
при сроке в 1 год —140 дней,
12 месяцев — 105 дней,
52 недели — 84 дня.
То есть высокая детализация снова создавала более строгие ожидания.

Эксперимент 3 🧭
84 участникам предложили выбрать GPS-навигатор. У одного в описании значилось «до 2 часов работы», у другого — «до 120 минут». Затем участников попросили оценить, сколько реально проработает устройство.

Результат: заявленное время работы «до 2 часов» фактически оценили на 1,49 часа (это 89 минут).
А время «до 120 минут» оценили на 106 минут работы. То есть навигатор со временем работы в минутах выглядел надежнее.

👀 Похоже, работает так:
— Детализированные формулировки создают ощущение точности и повышают доверие. Их лучше использовать, когда хотим убедить в надежности. Например, при описании техники или гарантий.
— Общие формулировки выглядят менее определенными, но более гибкими. Их лучше использовать, когда хочется перестраховаться. Например, когда даешь обещание по срокам проекта

Пользователям нравятся ошибки ❤️‍🩹

Недавно Мермеладыч запустили конкурс на поиск острых мармеладных мишек, которые по ошибке (допустим) попали в сладкие наборы. И я вспомнила про исследование о том, как пользователи относятся к продуктам, созданным по ошибке.

Эксперимент 1 🍫
144 респондентам предложили на выбор деньги или плитку шоколада. Описание шоколада отличалось:
∙ в одном варианте кондитер по ошибке передержал какао-бобы на 5 минут;
∙ в другом он сделал это намеренно.

Результат: 88,6% участников, прочитавших про ошибку, предпочли шоколад денежной компенсации. А среди тех, кто прочитал о том, что рецепт изменили намеренно, — 70,3%.

Эксперимент 2 🎤
Исследователи проверили, изменится ли отношение респондентов к ошибке, если она ухудшила продукт. 172 участникам рассказали про хип-хоп-трек. Но истории отличались:
∙ одним сказали, что в новом треке автор случайно записал звук своего дыхания. Это ухудшило звучание;
∙ вторым — что он сделал это намеренно. Это ухудшило звучание.
Потом респонденты оценили по шкале от 1 до 7, насколько хотят послушать и купить запись.

Результат: те, кому рассказали про ошибку, готовы были прослушать трек на 4,5, а купить — на 3,3. Те, кто думал, что трек записали с дыханием намеренно, были готовы его послушать на 3,6, а купить — на 2,5.

Эксперимент 3 🧴
Потом проверили, одинаково ли «эффект ошибки» работает для разных товаров.
401 участнику показали описание мыльных пузырей (гедонический товар) и жидкого мыла (утилитарный).
∙ Одним сказали, что состав изменили по ошибке;
∙ другим — что специально.
После просили оценить желание купить товар по шкале от 1 до 7.

Результат: для мыльных пузырей с ошибкой желание купить было 3,6, и 2,9 — без. А для жидкого мыла разницы не было: и при ошибке, и без неё было около 3,2–3,3.

Сходила на ещё один подкаст — на этот раз психологический 🙂
Кроме работы, рассказала про всякое личное: как переживаю провалы (очень плохо), про синдром самозванца и кризис среднего возраста.
А ещё — как после 10 лет в Москве и 2 в эмиграции уехала жить в лес 🌱

❤️‍🩹 Мы или вы: когда стоит использовать язык близости

Я как-то уже писала, что не очень люблю, когда бренды объединяют себя с пользователями и пишут «мы». Оказалось, что эффект «близости» в некоторых случаях вполне рабочий.

🔸 Эксперимент 1
Исследователи проверили, как пользователи воспримут коммуникацию от лица банка Wells Fargo.
144 участника (клиенты и неклиенты банка) видели рекламу:
— с языком близости — «мы»: «С самого начала мы работаем вместе с вами…»
— с отстраненным языком — «вы и банк»: «С самого начала вы и Wells Fargo работаете вместе…»

Затем участники оценивали бренд и готовность рекомендовать его по 7-балльной шкале.

Результат: клиенты выше оценили вариант с «мы» — 5,8 против 4,5. У неклиентов разницы не было.

🔸 Эксперимент 2
Ученые предположили, что язык близости работает только для брендов, с которыми у пользователей тесный контакт.
В качестве «близкого» бренда снова взяли Wells Fargo, а «дистанцированного» — страховую компанию Aetna.
311 клиентов и неклиентов читали тексты:
— с «мы»
— и с «вы и [бренд]»

После оценивали бренд и готовность рекомендовать по 7-балльной шкале.

Результат: у клиентов банка «мы» вызывало более позитивное отношение — 5,6 против 4,6.
А клиенты страховой, наоборот, выше оценили дистанцию — 4,9 против 3,8.
Среди неклиентов, как и прежде, разницы не было.

👀 Получается, местоимение «мы» работает, когда между брендом и пользователем уже есть доверие и довольно тесный контакт. А если отношения формальные и дистанцированные — лучше все же не сливаться с пользователем и сохранять границы.

Не только промокод: зачем давать пользователям выбор 👉👈

Недавно жаловалась в Яндекс Еде на качество товаров и удивилась, когда мне предложили самой выбрать компенсацию (на скрине). Можно было выбрать: вернуть деньги, выдать промокод или повторно доставить заказ.
А потом я наткнулась на исследование о том, как возможность выбора в момент сбоя влияет на удовлетворенность пользователей.

🧪 Эксперимент
424 участника читали описание неприятных ситуаций:
— в отеле не работает интернет,
— авиакомпания потеряла багаж.

В одном сценарии компания сама решала, как исправить ошибку.
В другом — спрашивала у клиента, какое решение ему подходит.

Затем пользователей просили оценить по 9-балльной шкале уровень удовлетворенности работой сервиса и насколько решение кажется им справедливым.

🔸Результаты
Когда пользователи могли высказать свое мнение, ситуация казалась им более справедливой. В среднем на 6,1 против 4,8 для варианта, где компания сама выбирала решение.
А удовлетворенность выросла больше чем на два балла: 6,8 против 4,1. Для постоянных клиентов компаний вариант с выбором решения работал еще эффективнее.

👀 Исследователи предполагали, что женщины будут чувствительнее к сценарию с выбором, так как прошлые исследования показывали, что им важнее процесс и чувство справедливости, а мужчинам — финальный результат. Эта гипотеза не подтвердилась. Никакой значимой разницы не было.

Вставила свои 5 копеек в исследование Markswebb про чат-боты 👀

Когда пользователь при обращении к чат-боту не знает, сколько ему ждать ответа, он теряет чувство контроля. Даже небольшая неопределенность повышает раздражение и снижает лояльность.

При этом, большинство банковских ботов не умеют ориентировать клиента в ожидании, показало исследование Markswebb Chatbot Rank 2025.

В карточках показали эту типичную ошибку и пример того, как ее можно избежать.

А в комментарии — советы от Маргариты Хохловой, автора телеграм-канала «Кнопочка», о том, как говорить о времени ожидания так, чтобы это воспринималось как проявление заботы.

Больше о частых проблемах и способах их решения в чат-ботах мобильных банков — на странице исследования.

По любым вопросам можно писать в личные сообщения канала или в аккаунт @markswebb_inbox.

🍩 Хватит на кофе с булочкой: как примеры влияют на размер чаевых

Вдогонку предыдущему посту про пожертвования нашла совсем новенькое исследование о силе примеров. В данном случае — как они мотивируют пользователей давать чаевые чаще и больше.

🥡 Эксперимент сервиса по доставке еды в Китае
В конце 2019 года одна из крупных платформ по доставке еды из Китая изменила форму с чаевыми для курьеров — кроме сумм добавила примеры, на что именно их может хватить. Затем исследователи проанализировали данные 176 тысяч заказов, оставленных до и после изменения. Сравнивали вероятность, что чаевые оставят, и их размер.

Результат
До появления примеров средняя ежедневная вероятность чаевых составляла около 2% и никогда не превышала 4%.
С примерами вероятность чаевых выросла примерно до 5%. А сумма — в среднем на 13%. Важно, что эффект не ослабевал со временем, так что дело не в эффекте новизны.

Потом исследования проводили на респондентах из США — эффект сохранился. Когда пользователям показывали, что суммы хватит на бутылочку воды, перекус хот-догом или полноценный обед, чаевые оставляли чаще, а суммы выбирали больше.

🤔 Интересно, что работает лучше: конкретный пример или информация о том, на что копит исполнитель, как в сервисах Яндекса?